基于人工智能技术的配电网故障诊断与预测研究

本研究针对配电网运行过程中频发的各类故障,深入分析了典型故障的电气特征,并构建了一套面向故障智能管理的技术路线。采用卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的深度学习框架,实现了对配电网故障的高效自动化识别与趋势预测。实证结果表明,构建的基于深度学习的故障诊断与预测平台,能够准确识别定位96%以上的故障事件,预测结果的置信度达到95%以上。该成果验证了人工智能技术在提高配电网可靠性与可维护性方面的效果,为构建自主可控的智慧配电网奠定了技术基础,具有重要的理论价值和实践意义。